Lógica borrosa para la estimación de estados críticos de una pila de combustible PEM

La determinación en tiempo real de los estados críticos de operación de la pila de combustible de membrana intercambio protónico (siglas en ingles, PEM) es uno de los principales retos para los sistemas de control de pilas de combustible PEM. En este trabajo, se presenta el desarrollo e implementación de un método no invasivo de bajo coste basado en técnicas de decisión borrosa que permite estimar los estados críticos de operación de la pila de combustible PEM. La estimación se realiza mediante perturbaciones al estado de operación de la pila y el análisis posterior de la evolución temporal del voltaje generado por la pila. La implementación de esta técnica de estimulación-percepción de estado de la pila de combustible para la detección de estados críticos constituye una novedad y un paso hacia el control autónomo en óptimas condiciones de la operación de las pilas de combustible PEM.

Nuevo método de identificación usando la respuesta escalón para sistemas de fase no mínima de segundo orden

Este artículo presenta un nuevo método de identificación para sistemas de fase no mínima basado en la respuesta escalón. El enfoque propuesto provee un modelo aproximado de segundo orden evitando diseños experimentales complejos. El método propuesto es un algoritmo de identificación cerrado basado en puntos característicos de la respuesta escalón de sistemas de fase no mínima de segundo orden. Él es validado usando diferentes modelos lineales. Ellos tienen respuesta inversa entre 3,5% y 38% de la respuesta en régimen permanente. En simulaciones, ha sido demostrado que resultados satisfactorios pueden ser obtenidos usando el procedimiento de identificación propuesto, donde los parámetros identificados presentan errores relativos medios, menores que los obtenidos mediante el método de Balaguer.

Analyzing downloaded data from road side units

En el contexto de las redes vehiculares, analizamos una aplicación de descarga de mapas, donde cada vehículo descarga datos de mapas relevantes según su posición. Entre las estrategias propuestas está la de utilizar las redes con infraestructura (I2V) además de las redes vehículo a vehículo (V2V). En este trabajo comparamos dos métodos de fragmentación de archivos, para el segmento I2V; los métodos son Random Sort Strategy (RSS) y Network Coding (NC). Encontramos que: cuando se utiliza NC la distribución de los diferentes fragmentos recibidos es independiente del tamaño del archivo. Cuando se utiliza RSS, la media y la desviación estándar dependen del tamaño del archivo. Estos resultados serán utilizados para el análisis del segmento V2V de la red.

Simulación de un enlace óptico WDM (Wavelength Division Multiplexing) utilizando POFs (Polymer Optical Fiber) en el espectro de luz visible

En este proyecto se analizaron las características y el modo de operación de las fibras ópticas plásticas en un enlace óptico WDM (Wavelenght Division Multiplexing) operando en el espectro visible. Se estudiaron los componentes activos y pasivos necesarios para el enlace, como son las fuentes LED, multiplexores, filtros y acopladores. Se analizaron los efectos no lineales que se pueden presentar en la fibra óptica, y que son importantes de considerar al transmitir señales WDM. Para respaldar el análisis se simuló en MATLAB un enlace óptico en el dominio de la frecuencia utilizando fuentes LED que emiten en el espectro visible, junto con multiplexores WDM, filtros de absorción, acopladores y como medio de transmisión la Fibra Óptica Plástica (POF -Plastic Optical Fiber).

Implementación de un detector de coral utilizando filtros Gabor Wavelets y máquinas de aprendizaje

Este trabajo se enfoca en la implementación de un detector de arrecife de coral de desempeño rápido que se utiliza para un vehículo autónomo submarino (Autonomous Underwater Vehicle, AUV, por sus siglas en inglés). Una detección rápida de la presencia de coral asegura la estabilización del AUV frente al arrecife en el menor tiempo posible, evitando colisiones con el coral. La detección de coral se hace en una imagen que captura la escena que percibe la cámara del AUV. Se realiza una clasificación píxel por píxel entre dos clases: arrecife de coral y el plano de fondo que no es coral. A cada píxel de la imagen se le asigna un vector característico, el mismo que se genera mediante el uso de filtros Gabor Wavelets. Éstos son implementados en C++ y la librería OpenCV. Los vectores característicos son clasificados a través de nueve algoritmos de máquinas de aprendizaje. El desempeño de cada algoritmo se compara mediante la precisión y el tiempo de ejecución. El algoritmo de Árboles de Decisión resultó ser el más rápido y preciso de entre todos los algoritmos. Se creó una base de datos de 621 imágenes de corales de Belice (110 imágenes de entrenamiento y 511 imágenes de prueba).

Sistema supervisor inteligente para procesos de producción de petróleo

Maximizar la producción de pozos de crudo pesado y extra pesado es el principal beneficio que se desea obtener de los sistemas de control que están corrientemente operativos en empresas de petróleo. Dada la naturaleza compleja y cambiante con el tiempo de los métodos existentes de levantamiento artificial para extracción de crudo, se dificulta el cumplimiento de las especificaciones pre establecidas para el procesamiento del crudo por parte de los lazos de control regulatorios. Tomando esto en cuenta, en éste trabajo se propone un sistema de supervisión inteligente que permite detectar cambios en las condiciones de operación del proceso productivo y realizar ajustes automáticos de sus consignas. Además, el sistema supervisor propuesto tiene la capacidad de detectar fallas en los sensores involucrados en los lazos de control, garantizando de esta manera una operación confiable del proceso. La propuesta fue probada en un pozo de petróleo real obteniéndose resultados que superaron las expectativas iniciales.

Adquisición y análisis de señales cerebrales utilizando el dispositivo MindWave

La actividad cerebral puede ser monitoreada mediante la electroencefalografía y utilizada como un indicador bioeléctrico. Este articulo muestra como un dispositivo de bajo costo y fácil acceso puede utilizarse para el desarrollo de aplicaciones basadas en interfaces cerebro-computador (BCI). Los resultados obtenidos muestran que el dispositivo MindWave puede efectivamente utilizarse para la adquisición de señales relacionadas a la actividad cerebral en diversas actividades cerebrales bajo la influencia de diversos estímulos. Se propone además el uso de la transformada Wavelet para el acondicionamiento de las señales EEG con el objetivo de utilizar algoritmos de inteligencia artificial y técnicas de reconocimiento de patrones para distinguir respuestas cerebrales.

Caracterización espectroscópica de impedancia de polímeros para el uso en electrodos de electrocardiogramas

Un estudio comparativo de la impedancia de un polímero tipo poliolefina termoplástica elastómera con un electrodo comercial gelificado universal ha sido hecho con el fin de determinar si el polímero puede ser usado como electrodo seco para la adquisición de señales cardiacas. Los resultados de la espectrometría de impedancia mostraron características muy parecidas y que ambos se comportan como dispositivos resistores, por ejemplo a 120 Hz el polímero registró una resistencia de 6,3 k y el electrodo comercial 7,2 k . Además, se obtuvo una relación lineal de corriente contra voltaje, determinando resistencias de 7 k y 8,2 k para el polímero y electrodo comercial gelificado respectivamente. Finalmente concluimos que es aplicable el uso de este polímero en electrodos secos.

Detección temprana del cáncer de mama mediante la termografía en Ecuador

En los últimos reportes de Quito-Ecuador ocupa el primer lugar en diagnósticos de cáncer en las mujeres. Las campañas de concienciación y las investigaciones han permitido mejorar el diagnóstico y su tratamiento, pero en países de recursos bajos y medios aun es un problema sin resolver, debido a varios factores: diagnóstico en fases avanzadas y recursos insuficientes que ayuden en su pronta detección. Se conoce que en Ecuador por ejemplo, cerca de cuatro de cada diez mujeres diagnosticadas de cáncer de mama lo son en estadios avanzados (III y IV) cuyo tratamiento es costoso y complejo. Actualmente, según la OMS el reto para todos los países es detectar tempranamente la enfermedad. Por tanto, se debe abordar nuevos retos, tales como la búsqueda de nuevas herramientas y tecnologías costo efectivas que ofrezcan ventajas al actual método, que está basado en mamografías y auto examen. El uso de nuevas tecnologías permitirá identificar la enfermedad en estadios tempranos, lo que dará lugar a que la sobrevida libre de enfermedad aumente, los costos de la atención disminuyan y el pronóstico vital sea mayor. Este trabajo propone incorporar el uso de la termografía como complementaria al diagnóstico precoz de bajo coste y no invasiva.

Control HSMC para regulación de glucosa sanguínea

Este artículo propone una nueva estrategia de control basada en medidas continuas de glucosa y un controlador por modo deslizante que se habitúa (HSMC). El HSMC es desarrollado, combinando la ley de control por modo deslizante y los principios de control por habituación. El HSMC aplicado a la regulación de glucosa sanguínea en la unidad de cuidados intensivos, incluye tanto entrada de glucosa, como de infusión de insulina intravasculares a fin de proveer el suministro de nutrición y mejorar el rechazo a la perturbación. El estudio basado en simulaciones (in silico), usando un modelo fisiológico de la dinámica glucosa-insulina, muestra que la estrategia de control propuesta funciona apropiadamente. Finalmente, se compara el desempeño del controlador propuesto con respecto a un controlador PID estándar.

Tratamiento químico y biológico de efluentes mineros cianurados a escala laboratorio

El cianuro es el compuesto químico empleado por excelencia para la lixiviación de oro en la industria minera. Sin embargo, es altamente tóxico para los organismos que se desarrollan alrededor de las industrias mineras, y para el medio ambiente. Con el fin de reducir los niveles de cianuro libre en efluentes provenientes de la minería, el trabajo se enfocó en determinar las condiciones óptimas para la degradación de cianuro empleando compuestos químicos y un consorcio microbiano. Los ensayos químicos y biológicos se realizaron por separado, utilizando muestras de efluentes provenientes de la minería a diferentes concentraciones de cianuro (280 y 10 mg/l CN-). Para la degradación química se utilizó tres oxidantes diferentes: hipoclorito de sodio, peróxido de hidrógeno y ácido de caro en diferentes concentraciones, pH (10-11) y tiempos de degradación (4,71 y 20,75 h). Para los ensayos de biodegradación se empleó un consorcio microbiano en matraces que contenían el efluente cianurado y medio líquido a pH (11), agitación (200 rpm) y temperatura (20±5°C). Se midió la concentración de cianuro libre, pH y la concentración de biomasa. Los resultados del tratamiento químico mostraron que el mejor compuesto oxidante fue el peróxido de hidrógeno (8:1 gH2O2/gCN-) a pH (10), obteniendo un 92,7% remoción de cianuro libre en 45 minutos (280 mg/l CN-) y un 91,0% de remoción en 25 minutos (10 mg/l CN-). Mientras que en la degradación biológica en matraces la remoción fue del 73,7% (280 mg/l CN-) en 384 h y de 78,6% (10 mg/l CN-) en 240 h.

Caracterización de señales sísmicas del Volcán Cotopaxi utilizando estimadores espectrales clásicos y de máxima entropía

Se presenta un estudio de detección y caracterización de eventos sísmicos del tipo volcano tectónicos y largo periodo de registros sísmicos generados por el volcán Cotopaxi. La estructura secuencial de detección propuesta permite en un registro sísmico maximizar la probabilidad de presencia de un evento y minimizar la ausencia de este. La detección se la realiza en el dominio del tiempo en cuasi tiempo real manteniendo una tasa constante de falsa alarma para posteriormente realizar un estudio del contenido espectral de los eventos mediante el uso de estimadores espectrales clásicos como el periodograma y paramétricos como el método de máxima entropía de Burg, logrando así, categorizar a los eventos detectados como volcano tectónicos, largo periodo y otros cuando no poseen características pertenecientes a los otros dos tipos como son los rayos.

Integración de Arbotix, Raspberry Pi y motores Dynamixel Ax-12+ para un robot humanoide que busca y patea pelotas

En este artículo se presenta a DeBuPa (Detección Búsqueda Pateo) un humanoide de tamaño pequeño (38 cm de alto) construido con las piezas del kit Bioloid. Del kit se ha excluido la tarjeta CM-510 para sustituirla por la tarjeta controladora Arbotix, que será la que controle los 16 motores Dynamixel Ax-12+ (para mover al robot) y 2 servomotores analógicos (para mover la cámara). Además se ha agregado un mini computador Raspberry Pi, con su cámara, para que el robot pueda detectar y seguir la pelota de forma autónoma. Todos estos componentes deben ser coordinados para que se logre cumplir la tarea de detectar, seguir y patear la pelota. Por ello se hace necesaria la comunicación entre la Arbotix y la Raspberry Pi. La herramienta empleada para ello es el framework ROS (Robot Operating System). En la Raspberry Pi se usa el lenguaje C++ y se ejecuta un solo programa encargado de captar la imagen de la cámara, filtrar y procesar para encontrar la pelota, tomar la decisión de la acción a ejecutar y hacer la petición a la Arbotix para que dé la orden a los motores de ejecutar el movimiento. Para captar la imagen de la cámara se ha utilizado la librería RasPiCam CV. Para filtrar y procesar la imagen se ha usado las librerías de OpenCV. La Arbotix, además de controlar los motores, se encarga de monitorizar que el robot se encuentre balanceado, para ello usa el sensor Gyro de Robotis. Si detecta un desbalance de un cierto tamaño puede saber si se ha caído y levantarse.

Bioleta Mata: una planta que interactúa por medio de realidad aumentada

Este documento describe una planta real dotada de un vehículo inteligente que le permite navegar por ambientes de interiores, responder a estímulos del ambiente, interactuar con seres humanos a través de realidad aumentada, detectar la presencia de fuego y solicitar ayuda por medio de Twitter. Los experimentos muestran que no hay falsos positivos en la detección de fuego, y que la detección de fuego es superior al 50% de las lecturas del sensor en distancias menores a 5 m, con línea de visión entre el sensor y la llama. La comunicación por radios XBee en ambientes de interiores es efectiva hasta por lo menos 25m de distancia entre los radios.

Multi-class sentiment analysis using a hierarchical logistic model tree approach

En este trabajo se propone un nuevo sistema híbrido para el análisis de sentimientos en clase múltiple basado en el uso del diccionario General Inquirer (GI) y un enfoque jerárquico del clasificador Logistic Model Tree (LMT). Este nuevo sistema se compone de tres capas, la capa bipolar (BL) que consta de un LMT (LMT-1) para la clasificación de la polaridad de sentimientos, mientras que la segunda capa es la capa de la Intensidad (IL) y comprende dos LMTs (LMT-2 y LMT3) para detectar por separado tres intensidades de sentimientos positivos y tres intensidades de sentimientos negativos. Sólo en la fase de construcción, la capa de Agrupación (GL) se utiliza para agrupar las instancias positivas y negativas mediante el empleo de 2 k-means, respectivamente. En la fase de Pre-procesamiento, los textos son segmentados por palabras que son etiquetadas, reducidas a sus raíces y sometidas finalmente al diccionario GI con el objetivo de contar y etiquetar sólo los verbos, los sustantivos, los adjetivos y los adverbios con 24 marcadores que se utilizan luego para calcular los vectores de características. En la fase de Clasificación de Sentimientos, los vectores de características se introducen primero al LMT-1, a continuación, se agrupan en GL según la etiqueta de clase, después se etiquetan estos grupos de forma manual, y finalmente las instancias positivas son introducidas a LMT-2 y las instancias negativas a LMT-3. Los tres árboles están entrenados y evaluados usando las bases de datos Movie Review y SenTube con validación cruzada estratificada de 10-pliegues. LMT-1 produce un árbol de 48 hojas y 95 de tamaño, con 90,88% de exactitud, mientras que tanto LMT-2 y LMT-3 proporcionan dos árboles de una hoja y uno de tamaño, con 99,28% y 99,37% de exactitud,respectivamente. Los experimentos muestran que la metodología de clasificación jerárquica propuesta da un mejor rendimiento en comparación con otros enfoques prevalecientes.